Gender-Based Differences and Associated Factors Surrounding Excessive Smartphone Use Among Adolescents: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive smartphone use is a new and debated phenomenon frequently mentioned in the context of behavioral addiction, showing both shared and distinct traits when compared to pathological gaming and gambling. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe excessive smartphone use and associated factors among adolescents, focusing on comparisons between boys and girls. METHODS: This study was based on data collected through a large-scale public health survey distributed in 2016 to pupils in the 9th grade of primary school and those in the 2nd grade of secondary school. Bayesian binomial regression models, with weakly informative priors, were used to examine whether the frequency of associated factors differed between those who reported excessive smartphone use and those who did not. RESULTS: The overall response rate was 77% (9143/11,868) among 9th grade pupils and 73.4% (7949/10,832) among 2nd grade pupils, resulting in a total of 17,092 responses. Based on the estimated median absolute percentage differences, along with associated odds ratios, we found that excessive smartphone use was associated with the use of cigarettes, alcohol, and other substances. The reporting of anxiety and worry along with feeling low more than once a week consistently increased the odds of excessive smartphone use among girls, whereas anxiety and worry elevated the odds of excessive smartphone use among boys. The reporting of less than 7 hours of sleep per night was associated with excessive smartphone use in all 4 study groups. CONCLUSIONS: The results varied across gender and grade in terms of robustness and the size of estimated difference. However, excessive smartphone use was associated with a higher frequency of multiple suspected associated factors, including ever having tried smoking, alcohol, or other substances; poor sleep; and often feeling low and feeling anxious. This study sheds light on some features and distinctions of a potentially problematic behavior among adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».